FX168财经网_全球视野外汇黄金加密货币NFT资讯网

英伟达，凭什么？

堂，干脆就把Tegra彻底改造为车机和自动驾驶芯片，属于一次还算体面的战略转移。　　当然，英伟达从未放弃过对移动市场这块大蛋糕的渴望，要不然就不会在2020 年 9 月去宣布收购Arm了，今年，英伟达还和联发科达成合作，在联发科的旗舰 SoC 上整合英伟达的 GPU，想要再一次证明在移动市场中证明自己的实力。　　AI、汽车和移动，或许就是往后十年英伟达故事的新篇章了。　　衣绣夜行　　放眼硅谷几十家大型半导体公司，作为英伟达CEO的黄仁勋，也是其中最高调最亲民的一位了。　　他几乎没有缺席过英伟达的产品发布会，总是身着一身黑色皮衣，时常有惊人言论发布，而敢说敢做是他一贯以来的风格，和同事打赌英伟达股价超100美元，就去纹一个英伟达的Logo在身上，他还表示纹身时因为太疼，“叫的像个小孩一样”。　　去年年底英伟达市值节节攀升之际，黄仁勋却现身中国台湾，穿着熟悉的黑色皮衣，入镜了两位年轻歌手的街头直播间，一脸好奇的他还点播了一首 Lady Gaga 的歌曲。　　他在给台大毕业生的演讲中，总结了三个错误所带来的经验教训，分别是创业初期的面对错误，勇于求助，坚持CUDA的为了实现愿景必然要忍受痛苦，以及放弃移动市场的有策略的撤退，决定什么不去做。　　这三句谏言可谓贯穿了英伟达30年历史的始终，因而在今天谈论英伟达的成功，就注定绕不开此前的种种失败挫折，与其他半导体公司不同的是，英伟达像是把这部分错误当成了男子汉身上的伤疤，从不羞于提起，黄仁勋也说，自己经历了好几次非常大的失败，那些历程充满羞辱和尴尬，但正是这些失败，定义了今天的英伟达。　　没有NV1和NV2的失败，或许英伟达就不会懂得遵循更先进标准的重要性；没有Xbox、英特尔和ATI的围剿，或许英伟达今天还梗着脖子与全世界为敌，没有CUDA和移动市场的战略决策，或许英伟达就无法在自动驾驶与AI领域有所建树…… 　　错误是支撑英伟达的骨，而其中的魂呢，自然就是CEO黄仁勋了，他之于英伟达，就像是诺伊斯之于英特尔，桑德斯之于AMD，从诞生至今，他早已在这家公司身上打上了深深的个人烙印。　　黄仁勋对毕业生最后的寄语是，跑起来掠食，或是努力奔跑免得成为掠食者的食物，一句话揭露了半导体行业残酷竞争的本质，如果不能成为掠食者，那么就会变成食物，在30多家图形芯片企业中胜出的他，对此深有体会。　　而英伟达能最终站上食物链的顶端，除了前面所说，针对错误的快速调整外，还有就是这句话包含的意义了，从未停止奔跑，就像电影《阿甘正传》不断奔跑的阿甘一样，停下脚步就会被后来人超越，只有前行才能不断抓住新的机会。　　让大家颇感意外的是，英伟达飙升至万亿市值的前夕，黄仁勋却跑到了台北夜市，拎着一袋麻花到处闲逛，此时的他或许会想到项羽的那句感叹：富贵不归故乡，如衣绣夜行，谁知之者。

金融界2023-06-12

L3自动驾驶标准或月底出台产业链将受益

车展阿维塔科技发布会上表示，中国L3级自动驾驶标准预计在6月底出炉。　　按照国际通用标准，自动驾驶汽车可以被分为5个等级。一直以来，处于过渡阶段的L3级自动驾驶系统，被认为是自驾能力的“分水岭”，它标志着驾驶权正式从人移交到自动驾驶系统。机构报告认为，未来三年或为各城市布局智能驾驶的竞争窗口期，智能驾驶汽车市场被进一步激活，不同城市的智能汽车产业集群发展政策仍将快速发布与落地，车内有人到无人的演进，以及自动驾驶常态化收费运营和多场景落地，将是接下来几年各个城市在自动驾驶领域的着力重点，未来中国L3自动驾驶标准出台后，自动驾驶产业链企业或将再次受益。　　沿着自动驾驶产业链，天风证券认为L3自动驾驶渗透率提升将从四个方面带来机会：1）域控制器：我们预计未来10年自动驾驶域控制器出货量将快速增长；2）数据服务：感知数据量级提升释放数据服务需求，例如数据合规、数据标注、仿真及测试；3）激光雷达：L3+自动驾驶的核心传感器，预计未来出货量快速增长；4）车路协同：作为单车智能的补充，加速高级自动驾驶商业化落地；5）后市场：前装ADAS渗透率提升带动后市场对ADAS标定需求。　　重点公司—— 　　域控制器：德赛西威、中科创达、东软集团、经纬恒润、均胜电子　　数据服务：四维图新、海天瑞声、光庭信息　　激光雷达：炬光科技、长光华芯、万集科技、禾赛科技（未上市）、速腾聚创（未上市）　　车路协同：千方科技、金溢科技、深城交　　后市场：道通科技

金融界2023-06-12

被神话的GPT 造不出你的梦中神车

型，还有车企抢着发布了带有GPT字眼的自动驾驶系统。有从业者对深途说，智能座舱和自动驾驶，或将是大模型最先应用的场景。这其中，尤以自动驾驶最让人期待。自动驾驶是一个难度极高的赛道。除了谷歌、百度等科技巨头，一大批天才创业者投身其中，烧掉数十亿美金，至今也没达到让人满意的效果。 AI大模型杀入自动驾驶，这次会不一样吗？ GPT跟汽车，有几毛钱关系？ GPT跟汽车，表面看无直接关联，实则渊源很深。故事得从六年前说起。 2017年6月，特斯拉的老板马斯克，从OpenAI挖走了一个斯洛伐克籍的研究员。这个人叫Andrej Karpathy，他后来成为特斯拉的AI总监。当时马斯克对人工智能表现出极大兴趣，他也是OpenAI的捐资创办人之一。把Andrej Karpathy招致麾下不久，马斯克离开OpenAI董事会，他认为特斯拉和OpenAI都在研究AI，未来可能发生利益冲突。后来，Andrej Karpathy在特斯拉重写了自动驾驶算法，开发出BEV纯视觉感知技术，让特斯拉自动驾驶进入新阶段。而他的前东家OpenAI，则将全部筹码押注在通用人工智能，最终研发出GPT。从产品角度看，OpenAI的GPT和特斯拉的BEV，是完全不同的物种。但从技术底层来看，它们都依托人工智能技术，尤其是对谷歌Transformer模型进行了应用。 Transformer是一种深度学习的神经网络架构，由谷歌的8位AI科学家在2017年提出。这是人工智能行业极其重要的一项发明，今天大火的ChatGPT中的“T”，就是指Transformer大模型。与传统神经网络RNN和CNN不同，Transformer通过自我注意力机制，去挖掘序列中不同元素的联系及相关性，具有很好的时序数据处理能力。这让它在机器翻译、文本摘要、问答系统等任务上，展现出突出的性能。因此Transformer一开始被人们用在NLP（高级自然语言处理）领域，用于理解人类的文本和语言。在Transformer模型上进行预训练，经过不断的微调、迭代，OpenAI相继推出了GPT-1、GPT-2、GPT-3、GPT-4等语言训练大模型。ChatGPT是OpenAI对GPT-3模型微调后开发出来的对话机器人。由于它能以对话的方式进行交互，普通人很好上手，且比过去的聊天机器人显得更“聪明”，因此大放异彩。从根本上，ChatGPT的GPT模型、谷歌的LaMDA大模型，以及百度的文心大模型，同宗同源。将Transformer模型用于自然语言，诞生了ChatGPT这样的聊天应用；将它用在计算机视觉，同样取得了惊人的效果，这方面的先行者是特斯拉。 Andrej Karpathy在担任特斯拉AI总监期间，负责领导自动驾驶的计算机视觉团队，通过结合Transformer模型，特斯拉成功开发出BEV技术。 BEV全称是Bird's Eye View，即鸟瞰图。它可以将摄像头拍摄的2D图像拼接转化为3D图像，统一转换到俯视角度下进行处理，形成“上帝视角”。这么做的原因是：开车是在三维空间中进行的，人看到的是立体的世界，而不是2D的图像。这项全新的感知方案，在2021年8月的特斯拉AI DAY上由Andrej Karpathy对外展示。为此特斯拉不惜重写了自动驾驶算法，对训练深度神经网络的基础设施进行了重构。这是大模型技术首次被应用到自动驾驶行业。今天回过头来看，虽然GPT目前主要应用在自然语言处理领域，我们并不能让GPT去驾驶一辆汽车，但它背后的AI大模型技术，尤其是Transformer架构，实际上早就已经在自动驾驶领域应用了。从自然语言处理到计算机视觉，两个领域基于Transformer架构在建模结构上实现了统一，使联合建模更加容易。而随着对AI的理解加深，汽车公司越来越像人工智能公司。除了特斯拉，理想汽车在今年初公布公司愿景，声称要在2030年成为一家人工智能企业。它将在今年推出的城市NOA导航辅助驾驶系统，技术支撑就是BEV感知和Transformer模型。让AI跟人对话，与让AI驾驶一辆汽车，似乎本质上并无区别，只是二者落地场景不同。在将底层技术应用到具体产品这件事上，人类永远充满想象力。 GPT教会自动驾驶的那些事今年以来，GPT展现出来的强大能力，让外界大受震撼。通用人工智能不再是空中楼阁。自动驾驶行业的人开始思考，或许生成式AI在语言模型上的应用思路，可以迁移到自动驾驶上。本质上，语言模型是对人类的语言建立的数学模型。计算机还是不懂自然语言，但它通过数学建模，把语言问题变成了数学问题。通过给定的文本的历史，预测下一个词出现的概率，间接地理解了自然语言。换到驾驶场景，如果给定当前的交通环境，给定一个导航地图，以及一个驾驶员驾驶行为的历史，那么，大模型是不是可以预测下一个驾驶动作？地平线创始人余凯在今年4月举办的电动汽车百人会论坛上说，ChatGPT给他很大启发，“我们要继续用大数据、更大的数据、更大的模型，并且无监督地去学习人类驾驶的尝试，就像你从大量的、无监督的、没有标注的自然文本里去学习一样”。他认为，每个驾驶员驾驶控制的序列，就像我们的自然语言文本一样。下一步，他想构建一个回归自动驾驶的大语言模型。理论上，这个思路是可行的。人工智能已经具备学习能力。根据自适应的语言模型，机器会根据用户的反馈不断迭代优化，学习用户的习惯，然后改进模型。现在的ChatGPT就运用了这项技术。那么，让机器学习司机的驾驶习惯，就不是一件很难的事情。特斯拉的影子模式，就是把真人司机的驾驶数据，投喂给机器学习。通过比对人类驾驶员行为，来达到训练算法的目的。 GPT掀起新一轮AI热潮后，对行业造成的一个认知冲击是，通过把模型的参数规模不断变大，数据量指数型增加，也就是所谓的大模型，在达到某个临界点后，模型会突然变得很聪明。过去，模型在训练阶段需要的数据，是经过人工标注的。以自动驾驶为例，数据标注员通过大量的图片标注，告诉机器什么是猫，什么是狗，猫和狗各有多少种类。标注员就像是机器的老师，一遍一遍教会它认识这个世界。问题是，老师没教过的东西，机器还是不会。典型的是特斯拉曾多次发生自动驾驶事故，车辆撞上侧翻的大卡车，因为机器识别不了。和高资本创始合伙人何宇华对深途举过这样一个例子：广州的夏季雨天频繁，在一些灯光比较昏暗的场景下，空中会有大量的飞虫。当汽车驶过时，灯光打过去，可能会有数以千计的飞虫撞向车头。在这种情况下，汽车的自动驾驶感知系统，可能会误认为是一堵墙。自动驾驶系统不能穷尽所有的corner case（极端场景），是其发展路上的一大难关。 ChatGPT抓取的是全网未标记的数据。在自监督学习中，数据本身被用作监督信号，而不是依赖于人工标记的标签。有一天人们发现，大模型在消化这些数据的过程中，突然具备了举一反三的能力。那么，如果自动驾驶大模型也能无监督地学习人类驾驶行为，不需要“老师”手把手地教，是不是意味着，系统摇身一变，成了“老司机”？ GPT“开车”，还不靠谱梦想很美好，实现梦想的路总是很骨感。类似ChatGPT的AI大模型要在自动驾驶领域发挥威力，目前来看至少有如下几个问题需要解决。首先是数据来源。 ChatGPT的数据来源非常丰富，包括维基百科、书籍、新闻文章、科学期刊等等，相当于全网公开数据都是它的养料。自动驾驶不同。驾驶员的驾驶数据、车辆行驶数据不公开，很多还涉及隐私。汽车厂商、自动驾驶公司各自为政，数据封闭不流通，这让获取数据变得困难。没有数据，自动驾驶就是无源之水。联想创投总裁贺志强对深途说，自动驾驶的核心是要有数据，数据对训练模型非常重要。比亚迪这样的主机厂有数据，但算法还需要打磨，“蔚小理”等造车新势力擅长算法，但车的销量还不够。既有数据也有算法的公司，才能充分用好大模型。其次是系统的计算部署方式有限制。余凯认为，OpenAI、ChatGPT是在云端的计算，在云端有充分的能量供给、电源供给，同时有非常好的系统，可是如果在车上依赖的是电池，依赖的是车端的散热，那么这个挑战是很大的，意味着自动驾驶不能用那么大的模型、那么大的计算。大模型对算力的消耗，导致云计算厂商成为这波AI热潮中第一批吃到红利的玩家。大厂开卷云计算，也是为大模型开路。但是在车端，这会是一个矛盾。更大的问题是，大模型的可靠性尚未验证。使用过ChatGPT的人知道，ChatGPT有时候会胡说八道，时对时错。这在业内被称为幻觉（hallucination）倾向，即产生完全没有出处的非真实内容。大模型会编造内容，而不在意内容的真实性和准确性。聊天可以胡说八道，自动驾驶不可以。任何一次错误的输出，导致的结果都可能是致命的。 “ChatGPT取得巨大进展，但自动驾驶迟迟没有到来，因为自动驾驶特别是无人驾驶，可能容错率就是零，那是人命关天的事情。”余凯说。曾在硅谷某AI创业公司担任COO的龙志勇认为，不可控、不可预测和不可靠，是大模型商业化最大的威胁。典型表现是大模型有幻觉倾向。现在，要让自动驾驶系统学会选择和辨别，并稳定地输出最优解，还不太现实。一家人工智能公司的内部人士对深途说：“视觉感知在算法层面的确有不少突破。但车这种场景，要求太高了，我个人不觉得短期能有大的突破。可以关注一下特斯拉的动向。” 然而最近科技圈有一股风气，大大小小的公司，都要蹭一把GPT的热点。有一些汽车厂商，宣布即将应用类似GPT的技术，一堆炫酷的概念让人傻傻分不清楚。比如某传统车企旗下的自动驾驶公司，就发布了一个自动驾驶生成式大模型，要用这个模型来训练自动驾驶，号称“行业首例”。一位长期关注智能汽车赛道的投资人，询问一位行业大佬怎么看该模型，对方就回了四个字：“TM扯淡。” “完全就是一个PR行为。”这位投资人对深途评价。自动驾驶，会被推倒重来吗？在特斯拉的带动下，再叠加今年兴起的AI浪潮，自动驾驶行业逐渐向大模型、大算力、大数据方向不断靠近。大模型对自动驾驶的影响，目前还不够剧烈，但嗅觉敏锐的人已经呈现出一种矛盾心态。就像当年特斯拉利用Transformer将多摄像机数据从图像空间转化为BEV空间，为此不惜将原有架构推翻，重写算法。现在大模型的应用，也可能意味着原有自动驾驶算法，会被推倒重来。贺志强认为，大模型会对自动驾驶有巨大影响。以前自动驾驶用到很多小模型，现在变成大模型，可能需要重新来一遍。自动驾驶行业会重新洗牌。一家AI芯片公司的自动驾驶总监赵东翔对深途说，整体端到端更改，等于重新做。洗牌对新入局者是机会，对领先者是威胁。弯道超车的故事，往往发生在技术急速变革时期。在技术一日千里的时代，在旧路线投入越多，沉没成本可能越大，转身越困难。对于整车厂或自动驾驶公司而言，要拥抱一项新技术，不仅要考虑效果，还要考虑成本。赵东翔表示，就当前阶段而言，自动驾驶变换技术路线没意义，“现在行业技术能力也不差，大家花那么多钱做了那么久，没有大幅度提高的话没有换的动力。” 在去年底的AI DAY上，特斯拉将BEV升级到占用网络（occupancy network），泛化能力得到进一步提升。通过占用网络，特斯拉的自动驾驶感知系统可以不需要知道看到的物体是什么，就可以判断是否需要躲避，由此解决了更多长尾问题。不论何种技术路线，现在都处于快速变化迭代中。过去的小模型可能会被大模型替代，今天的大模型也可能在未来被某种新物种替代。但不管怎样，蹭热点、制造噱头的做法，是无益于技术进步的。“蹭热度是陋习，踏踏实实做产品才有用。”赵东翔说。自动驾驶真正的“王炸”，还远没有到来。我们需要做的，是对每一轮技术变革保持敬畏之心。被神话的GPT，造不出你的梦中神车，但至少，变化已经发生了。来源：金色财经

金色财经2023-06-10

马斯克：很乐意将Autopilot/FSD或其他特斯拉技术授权给有需要公司

ilot（自动辅助驾驶）/FSD（完全自动驾驶能力）或其他特斯拉技术授权给有需要的公司。

金融界2023-06-10

奔驰击败特斯拉，率先获美国加州自动驾驶技术批准

　梅赛德斯-奔驰成为首个获美国加州颁发自动驾驶车辆部署许可证的车企，该许可允许奔驰在指定高速公路上运行其自动驾驶功能。　　加州是特斯拉最大的市场之一，占其去年全球交付量的16％。　　该批准授予奔驰L3级“DRIVE PILOT”系统，该系统允许驾驶员合法地将视线从方向盘上移开，但必须能够在需要时恢复控制。　　加州机动车管理局表示，DRIVE PILOT系统只能在白天以不超过每小时40英里的速度在高速公路上运行。　　梅赛德斯-奔驰在一份声明中表示，它将在美国市场推出自动驾驶系统，作为其2024年款S级和EQS轿车的选装件。　　目前在公共道路上使用的其它系统，如特斯拉的Autopilot或通用汽车的Super Cruise，属于国际汽车工程师学会（SAE）L2级，可以处理一些驾驶任务，但需要驾驶员时刻保持注意力。　　特斯拉将其L2级驾驶辅助系统称为“全自动驾驶”，并表示驾驶员必须不断监督该功能并根据需要进行干预以保持安全操作。

金融界2023-06-09

大族数控：6月1日召开分析师会议，中信证券策略会参与

5G 应用场景延伸、I 内容生成、汽车自动驾驶等推动下，PCB 的需求量特别是高端 PCB 市场将恢复上涨态势，对高技术附加值专用加工设备需求提升，特别是国内市场，将带来更大的国产化替代市场空间。问：公司战略规划答：公司自成立以来始终专注于 PCB 专用设备行业，不断拓展PCB 制造过程中技术难度大、附加值高的关键工序，持续为客户提供一站式解决方案；同时围绕专用加工设备的辅助工具、辅助材料及加工对象，重新打造价值链条，致力于“成为世界范围内最受尊敬和信赖的 PCB（装备）服务商”。从深度上，公司从专注于设备本身效率及稳定性、自动化及智能化等方面的提升，嬗变至工艺解决方案的创新，针对现有设备业务，增加相应设备耗材、材料等，并结合设备、工艺参数、加工工具及原辅料等为客户提供最优的工序解决方案，同时通过单机自动化及工序自动化、工序一体化、上下游协同化的技术发展思路，不断更新全流程智能化生产模式，为下游 PCB 产业客户提供工序的一体化解决方案；从广度上，公司将充分挖掘现有产品上下游工序的价值，持续丰富产品矩阵，致力于为客户提供多制程前后品质一致的综合性解决方案。问：多层板市场业务发展情况答：公司在多层板市场具有较强市场地位，关键产品几乎可实现100%国产化替代；为进一步提升国内 PCB 企业的数字化水平，降低综合运营成本，公司持续加大产品创新力度，如迭代的自动化、智能化钻孔机方案，实现了钻房综合稼动率的显著提升，助力客户降本增效。另外公司将进一步拓展该市场的产品线，不断挖掘新的市场增长点，为客户提供内涵更为丰富的一站式解决方案，确保公司粮仓市场有稳固的业绩增长。在高多层板方面，主要受通信设备、服务器、I 加速器等高速应用推动，高速产品的信号完整性则对加工设备的精度有更高要求，驱动 CCD 六轴独立机械钻孔机、高层间对位精度激光直接成像机、大台面通用测试机及四线测试机等设备需求的增长。问：在 HDI市场的进展情况答：5G 智能手机、汽车自动驾驶等终端不断提升 HDI 技术的难度，如叠层数增加、盲孔孔径减小及密度增加、高频高速材料的应用等，驱动 CO2 激光钻孔机、UV+CO2 复合激光钻孔机、高解析度激光直接成像机、高精测试机等设备需求的成长，且公司将 HDI市场细分为不同终端应用，针对不同需求提供适当的解决方案，加上国内电子终端品牌的供应链国产化替代需求提升，促进公司在该市场的增长。问：在 IC封装基板领域的进展情况答：在应用于计算机、通讯类设备的 CPU、GPU、SoC、存储及射频类芯片等领域的 IC 封装基板市场，公司多类产品取得突破，部分产品进入高阶 FC-BG 封装基板加工领域。新研发的高转速机械钻孔机、高精测试机产品获得国内多家龙头客户的认证并形成正式销售，而运用新型激光技术，开发用于高阶封装基板超高叠层、内埋高精度元器件等高阶封装基板工艺的方案，获得国际芯片厂商的技术认证；另外 CO2激光钻孔设备在阻焊工序的开拓性应用，获得国内数家龙头企业的复购订单；最新研发的±2.5μm 综合对位精度的高精专用测试设备，可对标全球封装基板测试设备龙头企业 Nidec-Read 的主流机型，相关产品有望实现高水平的国产化替代。大族数控（301200）主营业务：PCB专用设备的研发、生产和销售。大族数控2023一季报显示，公司主营收入3.01亿元，同比下降67.43%；归母净利润5235.24万元，同比下降71.36%；扣非净利润4650.72万元，同比下降74.24%；负债率17.65%，投资收益-140.84万元，财务费用-860.28万元，毛利率36.42%。该股最近90天内共有1家机构给出评级，买入评级1家；过去90天内机构目标均价为48.0。以下是详细的盈利预测信息：融资融券数据显示该股近3个月融资净流出1050.64万，融资余额减少；融券净流出40.07万，融券余额减少。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，大族数控（301200）行业内竞争力的护城河一般，盈利能力良好，营收成长性良好。财务相对健康，须关注的财务指标包括：应收账款/利润率。该股好公司指标3.5星，好价格指标3星，综合指标3星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）以上内容由证券之星根据公开信息整理，由算法生成，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

证券之星2023-06-09

胜宏科技：公司深耕核心客户核心产品，不断优化和升级PCB产品的核心技术

。公司产品应用于AI服务器、GPU卡、自动驾驶、新能源、新型智能终端产品等下游。谢谢关注。投资者：董秘您好：对于PCB这一块；公司在这个行业实力如何；市场占比高吗？有哪些是公司的主要对手包括国际胜宏科技董秘：尊敬的投资者，您好！公司历经十余载深耕与发展，具备丰富的行业经验和深厚的技术积累，系中国印制电路行业协会（CPCA）的副理事长单位，系行业标准的制定单位之一；公司连续多年入围全球著名PCB市场调研机构N.T.InformationLtd发布的全球印制电路板制造百强企业排名榜，是国家高新技术企业、广东省创新型企业，拥有省、市、区三级工程技术研发中心，省、市级企业技术中心，科研实力雄厚。谢谢关注。投资者：公司是否有算力PCB料号正在通过验证，目前进展如何，预期什么节奏胜宏科技董秘：尊敬的投资者，您好！公司深耕核心客户核心产品，不断优化和升级PCB产品的核心技术，持续稳步推进产品在客户端的认证工作。谢谢关注。投资者：尊敬的董秘你好，请问一下，现在公司供的AI服务器单台PCB价值量总计是多少人民币啊？胜宏科技董秘：尊敬的投资者，您好！相关商业信息不便透露，感谢理解！投资者：尊敬的董秘，AMD宣布将于6月13日举办活动，展示下一代数据中心和AI技术，请问贵公司与AMD在什么方面有合作？胜宏科技董秘：尊敬的投资者，您好！公司专业从事高密度印制线路板的研发、生产和销售，主要产品有高端多层板、HDI 板等。产品最终广泛应用于亚马逊、微软、思科、Facebook、谷歌、三星、英特尔、英伟达、AMD等国内外众多知名品牌。公司产品应用于AI服务器、GPU卡、自动驾驶、新能源、新型智能终端产品等下游。谢谢关注。胜宏科技2023一季报显示，公司主营收入17.58亿元，同比下降13.35%；归母净利润1.25亿元，同比下降38.16%；扣非净利润1.14亿元，同比下降40.83%；负债率51.67%，投资收益1091.69万元，财务费用5207.99万元，毛利率20.11%。该股最近90天内共有6家机构给出评级，买入评级4家，增持评级2家；过去90天内机构目标均价为24.17。近3个月融资净流入6.83亿，融资余额增加；融券净流入5754.74万，融券余额增加。根据近五年财报数据，证券之星估值分析工具显示，胜宏科技（300476）行业内竞争力的护城河良好，盈利能力良好，营收成长性一般。财务可能有隐忧，须重点关注的财务指标包括：货币资金/总资产率、有息资产负债率、应收账款/利润率。该股好公司指标2.5星，好价格指标3星，综合指标2.5星。（指标仅供参考，指标范围：0 ~ 5星，最高5星）胜宏科技（300476）主营业务：主要从事新型电子器件(印制电路板)的研究开发、生产和销售。以上内容由证券之星根据公开信息整理，由算法生成，与本站立场无关。证券之星力求但不保证该信息（包括但不限于文字、视频、音频、数据及图表）全部或者部分内容的的准确性、完整性、有效性、及时性等，如存在问题请联系我们。本文为数据整理，不对您构成任何投资建议，投资有风险，请谨慎决策。

证券之星2023-06-09

6月9日大公司动向追踪：阿里巴巴减持7000万股商汤股份，持股比例降至6.84％，三大电信运营商尾盘竞价异动

外，他认为，2030年可以实现L4级别自动驾驶。华为将争取2025年走向L3级别自动驾驶的商用。　　小米集团：耗资约2376.6万港元回购220万股　　小米集团在港交所发布公告，当日耗资约2376.6万港元回购220万股，每股成交价格介于10.78港元至10.82港元。　　长安汽车总裁王俊：离用户端越远的时候利润反而越高最远端的利润突破300％　　重庆长安汽车股份有限公司总裁王俊在今天下午举办的2023世界动力电池大会上发表演讲时表示：“从2022年整体来看，（汽车产业链中）当你离用户端越远的时候利润反而越高，最远端的利润居然能突破300％，而为用户提供最终端的产品和服务的，尤其是整车厂企业还处于亏损状态。这从商业模式上会根本影响整个产业的循环和可持续健康发展，这是需要我们一起去努力解决这一个影响的问题。”王俊指出，良好的产业生态是一个产业群持续发展的前提，而合理的利润分配是汽车产业基础工程的前提，每一个环节都应该有合理的利润，才能让产业发展更可持续。　　蔚来汽车预计二季度营收、车辆交付量双双下降　　蔚来汽车预计二季度营收在87.42-93.7亿元之间，同比下降约9.0％-15.1％。预计二季度车辆交付量将在2.3-2.5万辆之间，同比下降约8.2％至0.2％。2023年第一季度的汽车毛利率为5.1％，而2022年第一季度为18.1％、2022年第四季度为6.8％。　　中国商飞：“大飞机”APP虚假投资理财项目侵权，涉嫌刑事犯罪　　国产飞机制造商中国商飞公司今日发布官方声明称，近期，有不法分子假冒中国商飞开发一款名为“大飞机”APP程序，并在其中发布“中国商飞小额期权”、“中国商飞股份期权”、“ARJ21私募基金”、“C919私募基金”、“CR929小额基金”等虚假投资理财项目。此行为严重侵害了中国商飞公司商誉，构成侵权，更是蓄意欺诈，损害公众利益，涉嫌刑事犯罪。

金融界2023-06-09

6月9日晚间要闻盘点：利好！易纲重磅研判，有条件实现今年“两会”确定的预期增长等目标

外，他认为，2030年可以实现L4级别自动驾驶。华为将争取2025年走向L3级别自动驾驶的商用。　　小米集团：耗资约2376.6万港元回购220万股　　小米集团在港交所发布公告，当日耗资约2376.6万港元回购220万股，每股成交价格介于10.78港元至10.82港元。　　长安汽车总裁王俊：离用户端越远的时候利润反而越高最远端的利润突破300％　　重庆长安汽车股份有限公司总裁王俊在今天下午举办的2023世界动力电池大会上发表演讲时表示：“从2022年整体来看，（汽车产业链中）当你离用户端越远的时候利润反而越高，最远端的利润居然能突破300％，而为用户提供最终端的产品和服务的，尤其是整车厂企业还处于亏损状态。这从商业模式上会根本影响整个产业的循环和可持续健康发展，这是需要我们一起去努力解决这一个影响的问题。”王俊指出，良好的产业生态是一个产业群持续发展的前提，而合理的利润分配是汽车产业基础工程的前提，每一个环节都应该有合理的利润，才能让产业发展更可持续。　　蔚来汽车预计二季度营收、车辆交付量双双下降　　蔚来汽车预计二季度营收在87.42-93.7亿元之间，同比下降约9.0％-15.1％。预计二季度车辆交付量将在2.3-2.5万辆之间，同比下降约8.2％至0.2％。2023年第一季度的汽车毛利率为5.1％，而2022年第一季度为18.1％、2022年第四季度为6.8％。

金融界2023-06-09

长安专利判断司机健康异常可接管车辆长安基于健康状态智能驾驶避险专利公布

驶员健康状态是否存在异常，若异常则启动自动驾驶的安全领航辅助模式，实现车辆自动接管。　　

金融界2023-06-09

24小时热点